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大數據平臺的監管之爭,扎克伯格不得不抉擇

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-03-25 13:19:31 本文摘自:中國網

3月22日,在數據泄露事件爆發3天后,一直沉默的臉書首席執行官扎克伯格終于表示:致歉并愿意親自向國會作證。在此事件中,劍橋數據分析公司未經授權獲取臉書多達5000萬用戶的信息,用于設計軟件,以預測并操縱輿論,影響選民投票。

在危機爆發后的塵埃泛起之時,不急于向外界解釋,抽絲剝繭、專注思考萬全之策,本無可厚非。擱在以往,甚至可以算是靜水流深、老成謀國之舉。但是,作為社交媒體巨頭的扎克伯格最不應該忘記:網絡時代,危機決策的時間已經被大大壓縮,媒體在動員公眾上的重要影響,迫使政策制定者必須迅速采取行動,否則將貽誤戰機、后果堪憂,后悔莫及。果然,在這3天的“空窗期”內,外界的質疑沸反盈天,不僅用戶和業界指責、嫌棄,英美監管部門也擼起了袖子。

人紅是非多并不能解釋社會的這種激烈反應。實際上,數據泄露對臉譜來說也并非過第一次了,比如,在2013年,因一個系統安全漏洞,無意間向未經授權的瀏覽者泄露了600萬用戶的手機號和電子郵件地址。然而,與技術漏洞相比,這次用戶數據的泄露與利用揭示了更多必須被嚴肅思考的方向性問題。尤其值得注意的是,爆料人懷利在提及劍橋分析公司對數據的使用時說:“我們充分利用臉書用戶檔案信息,依據對他們的了解建立模型,投放內容迎合他們內心邪惡的一面。”這就加劇了“群體極化”現象,使得用戶從主動尋找“邪惡”信息,到誘惑用戶使用“邪惡”信息。

群體極化是人類固有的現象,會在網絡平臺上進一步加深,并對這些消極與灰暗成分進行推波助瀾。凱斯•桑斯坦對“群體極化”現象的定義是:團體成員一開始即有某些偏向,在商議后,人們朝偏向的方向繼續移動,最后形成極端的觀點。這種傾向或偏向對于以群內同質化、群際異質化特點聚集的網民來說尤其嚴重。從互聯網對輿論形成上的作用來看,“群體極化”現象對網絡輿論中極端情緒的聚集和放大發揮了負面作用。

放任網絡巨頭恣意妄為,會惡化群體極化現象并導致“網絡巴爾干化(Cyber-balkanization)”的局面——前南解體后巴爾干半島上四分五裂的狀況,被形象地用來比喻網絡上志趣相同的人自成一個個小團體、小圈圈,且相互排擠或敵對的分裂情形。西方現實社會內部的分裂與敵對,甚至是極右勢力的抬頭,與虛擬世界的推波助瀾不無關系。在這種情況下,考慮到劍橋數據分析公司曾經受雇于特朗普的競選團隊和推動英國“脫歐”的陣營,通過網絡惡意干擾政治士氣和公民投票的問題,在美國大選“郵件門”事件后,再次擺上臺面。

除了在客觀上導致惡意促使群體極化,臉書引起眾怒的另一個原因是時代背景的變化:美國總統特朗普更注重制造業而不喜歡科技公司,公眾對科技公司的質疑和譴責也與日俱增,歐美不斷對科技巨頭開出巨額罰單,等等。在一定階段內,技術的發展無法克服其帶來的難題,民眾在享受互聯網便利的同時,也可以在一定程度上、一定時間內容忍數據透明的代價。但是,這并非無視平庸之惡的借口。當海量用戶隱私信息被第三方公司獲取,并被直接用于影響重大政治事件時,對網絡平臺和數據持有者可能受人操控并擺布消費者和選民的擔心,就不是空穴來風了。

能力有多大,責任就有多大。“手眼通天”的互聯網巨頭,如果無法在數據的使用上承擔起責任,增強社會粘性,就只能由政府來進行更嚴格的監管。在這種情況下,作為“公共領域的”的大數據平臺,再也無法以全球普適、國際公益、世界趨勢的托辭,來敷衍或對抗各國采取適應當地情況的準則。

如何處理“惡霸”,《讓子彈飛》里說:他要是體面,你就讓他體面;他要是不體面,你就幫他體面。在政府和民眾祭出“撒手锏”之前,如何讓臉書能夠從人類發展的角度“不作惡”并為其他互聯網巨頭做出榜樣,是扎克伯克進行抉擇的時候了!

關鍵字:監管平臺數據

本文摘自:中國網

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大數據平臺的監管之爭,扎克伯格不得不抉擇

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-03-25 13:19:31 本文摘自:中國網

3月22日,在數據泄露事件爆發3天后,一直沉默的臉書首席執行官扎克伯格終于表示:致歉并愿意親自向國會作證。在此事件中,劍橋數據分析公司未經授權獲取臉書多達5000萬用戶的信息,用于設計軟件,以預測并操縱輿論,影響選民投票。

在危機爆發后的塵埃泛起之時,不急于向外界解釋,抽絲剝繭、專注思考萬全之策,本無可厚非。擱在以往,甚至可以算是靜水流深、老成謀國之舉。但是,作為社交媒體巨頭的扎克伯格最不應該忘記:網絡時代,危機決策的時間已經被大大壓縮,媒體在動員公眾上的重要影響,迫使政策制定者必須迅速采取行動,否則將貽誤戰機、后果堪憂,后悔莫及。果然,在這3天的“空窗期”內,外界的質疑沸反盈天,不僅用戶和業界指責、嫌棄,英美監管部門也擼起了袖子。

人紅是非多并不能解釋社會的這種激烈反應。實際上,數據泄露對臉譜來說也并非過第一次了,比如,在2013年,因一個系統安全漏洞,無意間向未經授權的瀏覽者泄露了600萬用戶的手機號和電子郵件地址。然而,與技術漏洞相比,這次用戶數據的泄露與利用揭示了更多必須被嚴肅思考的方向性問題。尤其值得注意的是,爆料人懷利在提及劍橋分析公司對數據的使用時說:“我們充分利用臉書用戶檔案信息,依據對他們的了解建立模型,投放內容迎合他們內心邪惡的一面。”這就加劇了“群體極化”現象,使得用戶從主動尋找“邪惡”信息,到誘惑用戶使用“邪惡”信息。

群體極化是人類固有的現象,會在網絡平臺上進一步加深,并對這些消極與灰暗成分進行推波助瀾。凱斯•桑斯坦對“群體極化”現象的定義是:團體成員一開始即有某些偏向,在商議后,人們朝偏向的方向繼續移動,最后形成極端的觀點。這種傾向或偏向對于以群內同質化、群際異質化特點聚集的網民來說尤其嚴重。從互聯網對輿論形成上的作用來看,“群體極化”現象對網絡輿論中極端情緒的聚集和放大發揮了負面作用。

放任網絡巨頭恣意妄為,會惡化群體極化現象并導致“網絡巴爾干化(Cyber-balkanization)”的局面——前南解體后巴爾干半島上四分五裂的狀況,被形象地用來比喻網絡上志趣相同的人自成一個個小團體、小圈圈,且相互排擠或敵對的分裂情形。西方現實社會內部的分裂與敵對,甚至是極右勢力的抬頭,與虛擬世界的推波助瀾不無關系。在這種情況下,考慮到劍橋數據分析公司曾經受雇于特朗普的競選團隊和推動英國“脫歐”的陣營,通過網絡惡意干擾政治士氣和公民投票的問題,在美國大選“郵件門”事件后,再次擺上臺面。

除了在客觀上導致惡意促使群體極化,臉書引起眾怒的另一個原因是時代背景的變化:美國總統特朗普更注重制造業而不喜歡科技公司,公眾對科技公司的質疑和譴責也與日俱增,歐美不斷對科技巨頭開出巨額罰單,等等。在一定階段內,技術的發展無法克服其帶來的難題,民眾在享受互聯網便利的同時,也可以在一定程度上、一定時間內容忍數據透明的代價。但是,這并非無視平庸之惡的借口。當海量用戶隱私信息被第三方公司獲取,并被直接用于影響重大政治事件時,對網絡平臺和數據持有者可能受人操控并擺布消費者和選民的擔心,就不是空穴來風了。

能力有多大,責任就有多大。“手眼通天”的互聯網巨頭,如果無法在數據的使用上承擔起責任,增強社會粘性,就只能由政府來進行更嚴格的監管。在這種情況下,作為“公共領域的”的大數據平臺,再也無法以全球普適、國際公益、世界趨勢的托辭,來敷衍或對抗各國采取適應當地情況的準則。

如何處理“惡霸”,《讓子彈飛》里說:他要是體面,你就讓他體面;他要是不體面,你就幫他體面。在政府和民眾祭出“撒手锏”之前,如何讓臉書能夠從人類發展的角度“不作惡”并為其他互聯網巨頭做出榜樣,是扎克伯克進行抉擇的時候了!

關鍵字:監管平臺數據

本文摘自:中國網

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